Erosion Resistance of Thick Nitride and Carbonitride Coatings Deposited using Plasma Enhanced Magnetron Sputtering
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report the microstructural and erosion test results of thick coatings deposited using a PEMS technique. Nitrides (TiN, CrN, and ZrN) and nanocomposite carbonitride (TiSiCN) were deposited on Ti-6Al-4V disk coupon and turbine blade samples. The samples were analyzed using SEM with energy dispersive EDS, nanoindentation, and XRD. Selected samples were subjected to alumina erosion tests separately using two incident angles (30° and 90°, respectively). The nanohardness of the nitride coatings was 30 GPa for carbonitride. It was observed that at 30° TiSiCN renders the best erosion resistance. At 90° incidence, the erosion damage becomes more severe. However, one TiSiCN sample still showed an order of magnitude improved erosion resistance over the commercial TiN while delamination occurred on other samples. The delamination is believed to be the result of high internal stress of the TiSiCN coatings. A multilayered TiSiCN/Ti coating is proposed to maintain the high erosion resistance while reducing the internal stress. It is believed that this technology, once fully developed, may be applied to protect turbine engine blades and vanes from both solid particle erosion (SPE) and liquid droplet erosion (LDE) as well as piston rings of heavy-duty diesel engines from wear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».